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当前全球人工智能热潮高景气 ， 推动了算力需求的持续紧张 ， 同时加速算力芯片的不断迭代升级 。
随着算力供应链逐渐实现国产化转型 ， 国产算力芯片的供应状况有望得到改善 。
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AI算力芯片行业概览在AI分布式计算市场中 ， 算力芯片占据主导地位 ， 市场份额达到约75% ， 而内存和互联设备则各占10%至20%的份额 。
算力芯片作为AI服务器的核心组件 ， 负责处理模型的训练与推理任务 ， 涉及大量的计算 。 其核心在于网络互联层中的大矩阵输入数据与权重的乘法运算 ， 矩阵计算成为主要的计算方式 。
矩阵计算的特点是每个计算过程相互独立 ， 这使得并行计算成为可能 ， 从而可以显著加速计算过程 。
由于算力芯片相比CPU拥有更多的独立核心 ， 因此在深度学习和神经网络模型的计算中 ， 能够支持高度并行的计算方式 ， 从而更高效地完成任务 。
从技术架构上来看 ， 算力芯片主要分为GPU、FPGA和ASIC三大类 。
GPU作为相对成熟的通用型人工智能芯片 ， 在AI服务器成本中占据最高比例 ， 国产替代的重要性凸显 。 据机构预测 ， 到2025年 ， GPU仍将占据AI市场80%以上的份额 。
全球市场格局来看 ， 海外厂商占据GPU芯片的主要市场 。 全球GPU市场主要由英伟达、AMD和英特尔等几家公司主导 ， 其中英伟达作为GPU领域的领军企业市场占有率高达约88% 。
2023年11月 ， 英伟达发布了最新产品H200 ， 这是全球首款采用HBM3e的GPU ， 其显存达到141GB ， 传输速度高达4.8TB/s ， 性能显著提升 ， 且与之前的H100产品兼容 ， 可以直接进行替换 。
此外 ， AI训练芯片受限的情况也进一步凸显了高制程芯片设计和代工领域国产替代的紧迫性 。
国内GPU产业链情况：
资料来源：科创板日记
FPGA与ASIC是分别针对人工智能需求特性设计的半定制与全定制型芯片解决方案 。
FPGA是现场可编程逻辑门阵列 ， 其内部电路设计极具灵活性 ， 能够适配并实现多样化的功能需求 ， 支持根据实际应用场景进行重编程 。 FPGA具有开发周期短、低延迟及低功耗的显著优势 。
【国产算力芯片加速爆发！AI算力关键赛道，龙头厂商全梳理】当前 ， 全球FPGA市场主要由海外厂商引领 ， 国内企业正积极加大在该领域的投入与布局 。 其中 ， 复旦微电子、紫光国芯、安路科技等企业正加速推动引领国产替代 。 \u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002\u0002
当前全球大数据的爆发式增长和业务模式的不断演变 ， 正加速推进AI基础设施的建设步伐 。 这一趋势使得AI服务器在整体服务器市场中持续攀升 ， 进一步激发了市场对AI芯片需求的增长 。
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